【摘 要】
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在聚合物加工过程中,如果在同一生产线上混用不同牌号的原材料,可能会影响产品性能,降低产品合格率。然而采用传统方法识别相同类型不同牌号的聚合物往往耗时长且具有滞后性,目前还缺乏一种快速实时的牌号识别方法。因此,以5种不同牌号的通用聚苯乙烯(GPPS)为研究对象,利用自主开发的安装于挤出机上的在线近红外光谱测量系统,将近红外光谱与化学计量学、机器学习算法相结合,实现对挤出过程中GPPS牌号的快速在线识别。首先利用在线近红外光谱测量系统实时采集5种不同牌号GPPS熔体的在线近红外光谱,波长范围为900~1700
【机 构】
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华南理工大学聚合物新型成型装备国家工程研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2019YFB1704902),佛山市南海区“蓝海人才计划”项目(201701210004)资助。
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在聚合物加工过程中,如果在同一生产线上混用不同牌号的原材料,可能会影响产品性能,降低产品合格率。然而采用传统方法识别相同类型不同牌号的聚合物往往耗时长且具有滞后性,目前还缺乏一种快速实时的牌号识别方法。因此,以5种不同牌号的通用聚苯乙烯(GPPS)为研究对象,利用自主开发的安装于挤出机上的在线近红外光谱测量系统,将近红外光谱与化学计量学、机器学习算法相结合,实现对挤出过程中GPPS牌号的快速在线识别。首先利用在线近红外光谱测量系统实时采集5种不同牌号GPPS熔体的在线近红外光谱,波长范围为900~1700
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